Proposition de postes

Postes d’enseignants-chercheurs

• [MCF] Apprentissage automatique appliqué aux signaux et données de santé – IMT Mines Alès
• Poste MCF 61/27 R&T Sophia / I3S « Enjeux dans le Cloud : énergie, stockage moléculaire, réseaux »
• Postes enseignants-chercheurs au département Informatique et Télécommunication, ESIEE Paris, Université Gustave Eiffel
• CHAIRE PROFESSEUR JUNIOR« Méthodes de simulation moléculaire nouvelle génération », Cnam Paris
• [MCF] Poste MCF (N° 261466) de IA à l’Université de Lille / CRIStAL, section 27
• [MCF] Poste MCF (N° 261474) de Vision par Ordinateur et SNN à l’Université de Lille / CRIStAL, section 27
• [MCF] section 61/63 à l’Académie Militaire de Saint-Cyr Coëtquidan (détachement)
• 3 postes d’enseignant-chercheur à l’École de l’Air et de l’Espace (contractuel ou détachement)
• Enseignant-chercheur contractuel (CDD) en électronique à l’Académie Militaire de Saint-Cyr Coëtquidan
• [MCF] Poste MCF ENS Lyon
• Poste PR 61 : Professeur en traitement du signal à l’Université de Lorraine
• [MCF] en traitement du signal et des images au L2S, CentraleSupélec (campus de Gif-sur-Yvette)
• [MCF] section 61/27– Imagerie médicale et Intelligence artificielle-Université de Rouen
• MCF – IUT Béziers – Enseignement en informatique, développement web, développement mobile, réalité virtuelle, réalité augmentée, 3D.
• Poste MCF section 27 à Nancy-LORIA
• [MCF] Maître de conférences en Acoustique et Audio – Cnam Paris (sections CNU 60/61)
• [MCF] Poste de MCF à Aix-Marseille Université / Laboratoire LIS – CNU 27
• L’Université Bretagne Sud recrute 3 enseignants-chercheurs en systèmes embarqués, électronique et mécatronique (Lorient)
• Postes d’enseignant·e-chercheur·e ouverts à l’EPITA pour la rentrée 2026 dans l’équipe Traitement d’Images et Reconnaissance de Formes
• Postes EC au CMAP, Ecole Polytechnique
• [MCF] Maître de Conférences en Méthodes computationnelles pour l’Intelligence Artificielle (H/F) – CDD de 3 ans
• Poste MCF section 61/63 CNAM Paris
• Enseignant-chercheur (F/H) sur une Chaire d’excellence Hi !Paris Cluster 2030 « Adaptation multimodale pour modèles de foundation »
• Enseignant-chercheur (F/H) sur une Chaire d’excellence Hi !Paris Cluster 2030 « Grands modèles pour la robotique »
• Enseignant-chercheur en Télédétection radar et IA
• [MCF] Poste MCF 27/61 IUT à Caen – GREYC

Postes de chercheurs

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Post-doctorants

• [PostDoc] Multimodal Cardiac Digital Twin for Ventricular Arrhythmia Prediction
• [Postdoc] Privacy-preserving and ressource-efficient federated learning for ship detection from satellite imagery
• [PostDoc] Prédiction d’agnelages à partir de vidéos
• [Post-doc] Online Optimal Transport

Postes d’ATER

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Sujets de thèses

• [PhD] CIFRE : Automated Recognition of Recoverable Equipment in Renovation Sites
• [PhD] CIFRE – Méthode d’apprentissage automatique pour la reconstruction d’image en tomographie
• [PhD] CIFRE : Adaptation de domaines pour la classification de séries temporelles d’images sonar à base de statistiques d’ordre deux.
• [PhD] Interpretable and frugal models for acoustic monitoring of ecosystems
• [PhD] Thèse : Imagerie ultrasonore par émissions continues des vitesse du flux sanguin
• [PhD] Imaging methodology combining information from seismic surface waves and DC-resistivity data. Application to the urban environment in the context of climate change.
• [PhD] Physics-Assisted Learning for Generalizable Electromagnetic Inverse Problems
• [PhD] Localisation haute précision par réseaux de capteurs pour la robotique miniature par modélisation et intelligence artificielle
• [PhD] : Modèles génératifs profonds pour la correction semi-supervisée d’environnements reconstruits par photogrammétrie.
• [PhD] 3D CARS data analysis and reconstruction
• [PhD] Early Detection and Monitoring of Brain Strokes in Multiphysics Context: Combining Microwave Imaging and Electrical Impedance Tomography
• [PhD] Off-the-grid curve retrieval in time-frequency transforms
• [PhD] COmpromis entre SEcurité VIsuelle et aptitude à analyser les images chiffrées sélectivement
• [PhD] Surveillance de la pollution aquatique par intelligence artificielle basée sur l’imagerie couleur et hyperspectrale
• [PhD] in AI for Computer Vision: Adaptive and Explainable Video Anomaly Detection
• [PhD] Optimized super-resolution adapted to shooting conditions
• [PhD] Satellite attitude estimation from resolved ground-based images with bayesian filtering
• [PhD] AI for Multimodal Ophthalmic BiomarkersFoundation Models and Predictive AI for Video-Based Analysis of Social Synchronization in Autism Therapy Context
• [PhD] LEMoN: Longitudinal Explainable Motion analysis for Neurodegenerative diseases
• [PhD] Video content security in a deep learning coding architecture
• [PhD] Geometric-Semantic Adaptation of Multimodal LLMs for High-level Landmark Detection in Complex Environments
• [PHD] Multimodal AI algorithm for predicting the locomotor behavior of aquatic animals in turbulent flows
• [PhD] BAYESIAN RECEIVER DESIGN AND BEAMFORMING FOR MULTIUSER MIMO THZ COMMUNICATIONS USING PROBABILISTIC GRAPHICAL MODELS AND GRAPH NEURAL NETWORKS
• [PhD] Optical fiber, AI, Cybersecurity
• [PhD] ANR: On-line change detection on Lie groups for satellite attitude control
• [PhD] Multi-modal data synchronization for speech and gesture analysis
• [Stage M2] Self-supervised spiking neural networks for object detection and segmentation
• [StageM2+PhD] Pattern Extraction in Spiking Neural Networks and FPGA Implementation
• [PhD] Détection de signaux faibles en contexte volcanique tropical : Apprentissage profond et traitement avancé du bruit électromagnétique
• [PhD] Perception sémantique par analyse spatio-spectrale de la scène – thèse MINES PSL – Safran
• [PhD] : Automated Defect Detection in Industrial Parts

Postes d’ingénieurs

• [StageM2, IngeInf] Sujets de stages M2/ Ingénieur Informatique – ADAGIO – Lab. Loria – Nancy.
• Ingénieur·e Logiciel pour la bibliothèque Open Source DeepInverse

Offres de stages

• [StageM2] Object detection in real world using Domain generalization and Active learning
• [StageM2/Ing] Shape Optimal Combination of Multiple Segmentations and Probability Maps in Medical Imaging
• [StageM2] Equilibrium propagation based learning mechanism for graph transformer
• [StageM2] Time series classification using machine learning for edge devices (microcontrollers)
• [StageM2] Unidimensional and Multidimensional Time series Analysis
• [StageM2] Active and Incremental Learning for Object Detection
• [Stage M2] Self-supervised spiking neural networks for object detection and segmentation
• [StageM2+PhD] Pattern Extraction in Spiking Neural Networks and FPGA Implementation
• [StageM2] Analysis of imaging statistical performance for synthetic-aperture observation systems
• [StageM2] Analyse et Modélisation des données de Mouvement Humain dans les Métiers de l’Artisanat
• [StageM2] Internship in Quantification for Radio-Astronomy
• [StageM2] Complex-Valued Neural Networks for Inverse Scattering Problems
• M2 Internship: Dynamic Inference in CNNs via Mixture of Experts and Early Exits
• [M2]  AI-based workflow for multimodal analysis of immersive traces for prospective memory assessment
• [StageM2] – Deep metric learning of 2D shape representations
• [StageM2/Ing] : Modélisation de données de crowdsourcing en agriculture par des approches de deep learning et processus ponctuels
• [Stage M2] Modèles vision-langage (VLM) pour l’automatisation des inspections de ponts
• [StageM2, IngeInf] Sujets de stages M2/ Ingénieur Informatique – ADAGIO – Lab. Loria – Nancy.
• [StageM2] Conception conjointe optique/traitement d’une caméra grand champ
• [StageM-1/2] Acquisition and Synchronisation Algorithms for Space-based Reception of AIS Signals
• [Stage M2] Traitement d’images et apprentissage automatique
• [StageM] Deep Learning multimodal pour ladétection de contenus nuisibles dans lesvidéos destinées aux enfants
• [StageM2] High-Resolution Generation of Multi-Sensor Signals
• [StageM2] – Etude des interactions océan-acoustique: analyse de la polarisation des ondes sonores mesurées par un drone maritime
• [StageM2] Effets de phase géométrique en PolInSAR : Estimation de déphasage et géométrie Riemannienne
• [Stage M2] Méthode primale-duale proximale pour l’estimation conjointe de l’objet et de paramètres inconnus en tomographie
• [StageM2] Developing Convolutional Neural Networks (CNN) for Robust Radiomic Representations
• [StageM2] – Direct detection and characterization of exoplanets: statistical learning, multi-epoch and multi-spectral data fusion
• [StageM2] – Physics-informed deep learning for exoplanet detection at high-contrast from multi-variate data
• [Stage] Fusion of ultrasound and MRI images using weakly or unsupervised learning: application in neuro-oncology
• [Stage] : Image processing for the enhancement of brain tumor biomarker visualization from images acquired by Stimulated Raman Scattering microscopy.
• [Stage] Image processing for accelerated MRI acquisitions

Autres types de postes

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